Современные технологии искусственного интеллекта, особенно крупные языковые модели (Large Language Models, LLM), открывают перед разработчиками множество новых возможностей. Они позволяют создавать умные чат-боты, генерацию текстов, переводы и многое другое. Однако качество результатов во многом зависит не только от самой модели, но и от того, как сформулирован запрос — так называемый промпт. Именно от промпта, его структуры и ясности во многом зависит эффективность взаимодействия с ИИ. В этой связи широко обсуждается понятие «запахи промптов» — аналог известного в программной инженерии термина «запах кода» (code smell).
Это признаки, которые сигнализируют о том, что запрос к модели может быть плохо спроектирован, что ведет к снижению качества и затруднениям в развитии приложения. Термин «запах кода» возник еще в конце 1990-х годов и был введен Кентом Беком для обозначения проблем не на уровне явных ошибок, а на уровне архитектуры и дизайна программного обеспечения. Такие проблемы приводят к низкому качеству кода, препятствуют развитию системы и увеличивают технический долг. Аналогично в мире промптов, промпт с «запахом» указывает на то, что запрос сформирован неоптимально, создавая риски и неудобства в работе с моделью. Одним из важных признаков «запаха» в промпте становится нарушение принципа единой ответственности.
В программировании этот принцип гласит, что функция должна выполнять одну конкретную задачу. Когда в одном методе происходит сразу несколько действий, это усложняет тестирование, отладку и сопровождение кода. В промпт инженерии такое проявляется в случаях, когда в запрос объединяются два или более разных задания. Например, если в одном только промпте от модели требуют сначала пересказать текст, а затем сразу выполнить его перевод на другой язык. Такая связка затрудняет понимание, какую именно часть работы модель выполнила неправильно при проблемах, и делает итерации с запросом более сложными и закрытыми.
Оптимальным решением является разделение задачи на несколько отдельных промптов, где каждый отвечает за свою функцию. Это облегчает диагностирование ошибок и повышает прозрачность работы с моделью. В то же время, при необходимости получить комплексный результат, промпты можно структурировать таким образом, чтобы в ответе сохранялась связь между частями: например, сначала предоставлять пересказ на исходном языке, затем — перевод. Это позволяет видеть промежуточные результаты и проще контролировать качество. Еще один распространенный «запах» встречается в дублировании промптов.
Подобно копированию одинаковых блоков кода в нескольких местах программы, когда одни и те же фрагменты запроса многократно используются без централизованной обработки или шаблонизации, это ведет к сложности поддержки и высокой вероятности ошибок при обновлении. В идеале следует выделять общие части промптов в отдельные шаблоны или переменные, чтобы уменьшить дублирование и повысить гибкость при изменениях. Интересный и нередко встречающийся пример «запахов» в природе промптов связан с попытками загрузить на модель избыточные детерминированные задачи. Часто разработчики просят модель не просто обработать текст, но и одновременно выполнить сортировку, фильтрацию, или другие алгоритмические операции, которые проще и надежнее реализовать традиционным кодом. Например, сортировка списка людей по году рождения целиком детерминирована и не зависит от контекста или семантической оценки.
Передача таких задач языковой модели увеличивает нагрузку, приводит к непредсказуемым результатам и увеличивает вычислительные затраты. Более эффективным подходом считается передавать модели смысловые задания, включающие оценку, обработку текста, извлечение знаний, а рутинную сортировку или подсчет операций выполнять средствами программы. Понимание и выявление подобных «запахов» становится ключевым этапом в развитии приложений на базе ИИ. Чем больше таких проблем накапливается в промптах, тем хуже становится работа с решениями, так как они становятся менее предсказуемыми, сложно поддаются исправлению и масштабированию. Это напрямую влияет на скорость разработки и качество конечного продукта, что ощутимо сказывается на пользовательском опыте и бизнес-результатах.
Устранение «запахов промптов» во многом похоже на рефакторинг в программировании. Сначала важно обнаружить проблемные места, а затем грамотно их преобразовать, не ухудшая функциональность. Однако рефакторинг промптов сопряжен с дополнительными сложностями. В отличие от кода, который, как правило, детерминирован, результаты промптов с большой вероятностью имеют стохастический характер. Это означает, что их поведение при изменениях становится менее предсказуемым — даже небольшие корректировки в формулировках могут существенно влиять на выходной результат.
Поэтому наличие систем оценки и тестирования промптов становится обязательным условием для поддерживаемого и стабильного развития LLM-приложений. Эвалы — автоматизированные проверки, задающие критерии качества вывода модели — помогают фиксировать нежелательные изменения и подтверждать улучшения при обновлениях. Без подобных механизмов работа с промптами превращается в постоянные догадки и эксперименты, что снижает общую эффективность и доверие к технологиям. В этом контексте формирование культуры и практики регулярного аудита промптов становится необходимой частью жизненного цикла разработки ИИ-систем. Внимательное отношение к формулировкам, тщательное разделение задач, правильное использование возможностей кода и модели — все это помогает создавать более надежные, масштабируемые и предсказуемые решения.
Важно помнить, что промпты — не просто текстовые запросы, а важный элемент программного комплекса, влияющий на опыт пользователей и качество работы продуктов. Чем четче и структурированнее они составлены, тем проще контролировать поведение модели и быстрее внедрять новые функции. Аналогично качественному коду, чистые и прозрачные промпты помогают уменьшить технический долг и сохранять гибкость при масштабировании. Таким образом, подход к работе с промптами как к полноценной части инженерии программного обеспечения придает проектам устойчивость и экологичность. Выявление и устранение «запахов» в запросах становится важным инструментом для всех, кто строит продукты на базе ИИ и желает достигать высоких результатов.
В конечном счете, именно внимательная и системная работа с каждым составным элементом системы помогает создавать по-настоящему качественные и эффективные решения в быстроразвивающейся области искусственного интеллекта.